在国家积极推动人工智能一级学科建设的背景下，2020年3月，全国有大约180所高校新增“人工智能”本科专业；同时，数据科学与大数据技术专业的学校也占到了 100 多所；智能制造、机器人工程、智能科学与技术等专业也都有数十所学校通过了审批...那么，人工智能专业毕业的学生常见的职业发展方向有哪些呢？ ①软件工程师 软件工程师是数字程序或系统的整体设计与开发过程中的一部分。...④ 数据分析师 数据分析师需要对数据本身有扎实的了解，包括管理、分析和存储数据的做法，以及通过可视化有效沟通调查结果所需的技能。 ⑤ 人工智能研究员 负责人工智能及其相关领域的深度研究。...AI人才的技能培养 人工智能岗位的衍生，也牵动着人们思考：要拥有什么样的技能，才能胜任人工智能相关的高端岗位呢？...l统计学/应用数学知识：人工智能编程将利用统计学、微积分、线性代数和数字分析来帮助预测AI程序将如何运行，因此AI人才需要对计算算法的信心和对概率的深刻理解。
学校是去了，但是什么都没学到，或者学到的东西没有用。知识在更新，尤其在未来的人工智能时代，机器会逐步取代人类。...从认知科学的角度，人工智能更容易做认知复杂度比较低的技能，比如：下棋、弹钢琴、开车等，而像认知复杂度比较高的技能像销售、管理等技能，目前的人工智能技术就无法突破了。...反省心智，就是明白什么是对是错，拥有自己的良知。 人工智能在算法心智，也就是传统智商测试的领域表现比较优秀，不管是记忆还是处理信息的速度，都远超人类。...我们真正需要提高的是自主心智和反省心智。 认知复杂度 在自主心智和反省心智上，应该培养孩子什么能力呢？ 我们最应该培养孩子独立思考问题的能力，以及在任何任务情况下都能够生存的能力。...他需要的是帮助，不是唠叨，唠叨不能解决问题。 训子千遍不如培养一个习惯。 什么叫习惯呢？习惯是人的一种稳定的自动化的行为，用心理学的语言，习惯是刺激与反应之间的稳固链接。
为什么物联网需要智能？ 大家可以想象物联网与互联网的区别。 互联网将信息传递给人，人是有智能的，看到信息后，可以通过获得的信息，作出判断然后指导下一步做什么。...当万物互联之后，一个设备获得一个信息之后，这个设备如果没有智能的话，它不能决定下一步做什么，如果最后还由人来判断下一步如何操作的话，设备与人的交互，并由人决定的速度，将制约物物相连的价值。...所以物联网的设备需要通过智能，处理获得的信息，并决定下一步做什么。 而根据物联网的几个提出机构看，智能都是起到关键的作用。 2009年的物联网热，最初是IBM提出的智慧地球的战略，核心是智能！...其中机器学习，神经网络就是人工智能的方式。 而且机理模型相对于由人工智能创造的智能的比例是非常小的，未来的人工智能将帮助人类找到未来很多未知的模型。...人工智能增强物联网的感知能力 大家都知道物联网分三层架构：感知、连接、智能。 刚刚介绍的物联网需要智能，主要指的是智能层。 而在感知层，人工智能帮助提升感知能力。
那么同样的两个人、或者多个人，我们怎么区分他们哪个专业呢？什么是专业呢？ 记得以前看《亮剑》，国共合作的时候，李云龙和楚云飞成了战友，一起打日本鬼子。...比如一个人，他每天上班需要5件东西，那么出门前，他把自己身上的东西过一遍，看看够不够5件，如果不够，然后再去想忘记了什么。...这也是专业，同样一件事，这个人有自己的方法，让人觉得这个人专业。 同样的例子还有很多，比如我们做工作。...这门《软件工程》就是如何让我们更专业的一本书。 看到这里，相信你也理解专业是什么了。我不想给专业下什么定义，只说最通俗的理解。我对专业的理解是刻意、故意。...做一件事，我就是这么做，就是按这些步骤，并且对结果可预期，这就是专业–刻意、故意，因为专业，才敢这么做，才敢刻意、故意，因为一些尽在掌握中。
似乎在我们还没弄明白人工智能到底是怎么一回事的时候，人工智能的实际应用就已经跑得很远了。 然而，我们真的了解人工智能吗？到底什么是人工智能？人工智能的决策机制到底是怎样工作的？...这些问题都与人工智能系统的可解释性（Explainability）息息相关。 为什么人工智能需要可解释性？...问责制度 中国新一代人工智能治理专业委员会在2019年6月发布的《新一代人工智能治理原 则——发展负责任的人工智能》政策文件中指出，要突出发展负责任的人工智能，强调公平公正、尊重隐私、安全可控等八条原则...在金融领域，荷兰中央银行在2019年7月发布的《金融行业人工智能应用一般原则》中，提出了稳健、问责、公平、道德伦理、专业和透明六个方面的技术应用原则。...[11] 人工智能治理专业委员会. 新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能 [Z]. 2019. [12] 中国人民银行.
那前端开发需要学什么呢？本篇html中文网将分解前端开发人员使用和需要的所有技能，先从前端开发的定义开始。 什么是前端开发？...什么是前端开发人员？ 前端Web开发人员是通过HTML，CSS和JavaScript等编码语言实现Web设计的人。...本文将分解前端Web开发人员在工作中前端需要掌握什么技术？ 前端Web开发人员使用哪些技能？...jQuery不是必须从头开始编写所有代码，而是让前端Web开发人员为项目添加现成元素，然后根据需要进行自定义（知道JavaScript如此重要的一个原因）。...一个优秀的前端开发人员会将此视为一个需要解决的难题，而不是一场灾难。当然，优秀的高级前端开发人员会预见到这些问题，并首先尝试预防这些问题！ 接下来是什么？
与其他计算机学院的学生一样，人工智能专业的学生也需要经过充分、扎实的计算机和数学知识学习。...「并不只是简单地提供 AI 相关的课程，对我们来说这也是一个展示的机会，展示一下人工智能专业塑造的人才到底应该是什么样的。」...人工智能专业本科生的课表 详细的专业课课表也已经发布在了 CMU 计算机系官网上，四年中需要学习包括数学和统计核心课程、计算机科学核心课程、人工智能核心课程、道德、AI 细分方向、人类学和艺术、一般科学和工程学等大类的至少...除此之外还需要学习 5 门自由选修课程。...而现在对于本科生，我们相信数学仍然是不可以放松的，只不过，数学对于我们中国人来说，并不是什么大问题，对吧？
为何学人工智能首推Python？需要学习哪些知识？简单地讲，人工智能就是图像处理，数据处理，语言处理等多技术融合，在我们生活中经常可见。...每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节 1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。...2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多时候都需要时间的积累。...要学人工智能需要很多很多学科知识的积累，如果要学一门语言进入这个行业，推荐Python，这是一个不用十行代码就能搭建出神经网络的语言，当然，入门简单，精通难，还有matlab也可以实现，而且平时的计算当中也可以用到...接下来给大家推荐3本自学人工智能需要用到的书，供大家参考： 1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、《人工智能与知识工程》。这两本买一本就可以了。感觉这本简单并且全面点。
原文标题：数据科学中“专业化”意味着什么——作为一个专业的数据科学程序员需要具备些什么? 我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。...如何变得专业化 数据科学家需要具备一些软件工程的技能，只不过并不是一个专业的软件工程师所需要的所有技能。我将具备必要的数据产品工程技能的数据科学家称为专业的数据科学程序员。...每一次解释只需要以传达到你的观点的正式程度即可：一次饮水机旁的短暂谈话，一封电子邮件、一次15分钟的散步。这是在成为一个自我纠错的专业数据程序员的过程中最重要的常规实践。...你需要通过你实现系统的顺序来完成。 像专业人士一样构建 你不一定非要以固定的顺序来构筑数据产品的元素（例如，先建立数据仓库，然后是算法，然后是控制器）。专业的方法是按照最高的技术风险来构建。...专业人士的工具 每一个专业人员需要有质量的工具。有太多的选择可以使用。
当年我在高考完报志愿时，已经决定学习IT信息类的专业，但是面对这些各式各样的“XX工程”专业，还是非常迷茫，不知道这些专业之间到底有什么区别。...为解决特定领域的问题，人工智能需要从业者掌握一定的相关领域知识，还需要统计学和数学知识。 ? 人工智能跨学科特点 虽然人工智能天然具有跨学科属性，但是在百度百科的词条里也多次强调了其计算机分支的特点。...比起人工智能技术中所需要其他学科知识来说，计算机学科有一定的门槛，自学起来较难。...这需要考生入学后把本专业学好，一般学校只给排名靠前的学生提供转专业的机会。 从未来保送和考研的角度来考虑，985或211等名校毕业生在考研复试中更有优势。...笔者只对计算机和人工智能行业比较有发言权，其他专业就不班门弄斧了。志愿填报要根据个人兴趣、未来规划、家庭情况、成绩排名和往年经验，需要综合的因素较多。
为什么「专业开发者」也需要低代码？虽然零代码确实是设计给非专业开发者用的，但其所能支撑的业务场景确实有限，无法真正革新传统开发模式，替代那些仍需专业开发者参与的复杂业务场景。...而狭义上的低代码却有潜力做到这一点，因为它天生就是为专业开发者而量身定制的。Gartner最近的一项调研报告显示，“66%的低代码开发平台用户都是企业IT部门的专业开发者”。...这充分说明了，专业开发者比平民开发者更需要低代码。屏幕前一批穿格子衬衫的同学要发问了：“低代码都不怎么写代码了，怎么能算是为我们程序员服务呢？”。...无论是用小石子还是小鼠标，写作绘画的本质都是创造与表达，最终作品的好坏并不取决于当时你手中拿着什么；同样地，应用开发的本质是想法和逻辑，最终价值的高低也不取决你实现时是用的纯代码还是低代码。...开发者在大部分情况下都不需要关心底层技术选型，同时也无需亲自跟进这些技术的版本升级与漏洞修复，免费享受与时俱进的技术红利和应用安全性提升。
你需要懂得自然语言处理的人类思维过程, 包括上下文，意图以及如何链接实体。更深入地洞察人类思维过程。 有统计学的基础。数学专业的人员更容易成为软件程序员。...有 统计学，数据建模，大数据的专业知识, 并精通一种或多种编程语言方面对于尝试进入AI领域的开发人员来说是一个良好的开端. 我们发现需要以下技能: 良好的数学技能 并有数据科学的学术背景。...什么是数据科学家？ 他们需要会计算机科学，分析部署，摄取，ETL(Extract-Transform-Load, 数据仓库技术)，还有很多琐碎的知识。知道如何实现价值。了解业务问题。...其他 后端开发人员需要知道机器学习和大量围绕人工智能的开源技术。前端开发人员需要学习有关机器人和会话流程的知识。 人工智能领域的知识。人工智能不像Tableau。你需要知道对应的问题的正确解决方案。...现在，由于人工智能的最新应用所需的高度专业化的理论和实践知识，拥有博士学位正在迅速成为此领域所需的最低要求。 那么, 你的经验又告诉你开发者精通AI项目需要些什么呢？
详细介绍网址： https://zsb.xidian.edu.cn/html/xyjs/dzgcxy/2013/0603/14.html 众所周知，人工智能也需要坚实的计算机基础和数学基础。...针对人工智能专业报考以及就业方面的问题，小PP也专访了北京航天航空大学的白浩杰老师。 1.问：北航已经开始招聘人工智能的研究生，学科和传统软件工程有什么区别？...而目前人工智能专业主要是在AI各个应用领域都有对应的课程，包含深入讲解以及工程实践知识，并同步提供一些实验环境。 2. 问：您建议高考的同学，在本科选择人工智能专业，还是研究生再进入人工智能领域呢？...答：至于本科生在选专业的问题上，目前个人保守角度来看，还不完全建议大家直接选择人工智能专业。 一方面很多学校没有人工智能学院，没有这个专业，所以不好选择。...另一方面就是人工智能学科建设也是刚刚起步，可能还需要有一个迭代过程。 高考生可以选择计算机相关的专业，学习好本专业的同时，再学习AI知识，并行不悖。
CPU适合处理那些需要前后计算步骤严密关联的任务，例如操作系统、数据库、编程语言等。这些任务需要CPU有强大的逻辑能力和控制能力，以及足够的缓存空间来存储中间结果。...GPU适合处理那些需要前后计算步骤无依赖性，相互独立的任务，例如图像渲染、视频编码、深度学习等。这些任务需要GPU有强大的并行能力和带宽能力，以及足够的运算单元来分担计算负担。 ...人工智能是一种模仿人类智能行为和思维过程的技术，它涉及到大量的数据处理和模型训练。人工智能中常用到一种叫做深度学习的方法，它是一种基于多层神经网络的机器学习技术。...深度学习需要对大量的数据进行矩阵运算，例如矩阵乘法、卷积、激活函数等。这些运算都是可以并行化和向量化的，也就是说可以同时对多个数据进行相同或类似的运算。...因此，人工智能更需要GPU来加速深度学习的过程，因为GPU有更多的运算单元和更高的带宽来执行这些并行化和向量化的运算。相比之下，CPU有更少的核心和更低的带宽来执行这些运算，效率会比较低。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。...目前，大数据算是非常火的专业，下面我将和大家谈谈大数据专业学什么？ 大数据专业分为两种，其一是大数据开发，其二是数据分析与挖掘。
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。
本文公众号来源：柳树的絮叨叨 作者：靠发型吃饭的柳树 本文已收录至我的GitHub Elasticsearch是什么？...为什么需要 Elasticsearch？ 用数据库，也可以实现搜索的功能，为什么还需要搜索引擎呢？...比如我要搜一门讲过「莎士比亚」的课程，我需要在课程的文稿里进行「相关性匹配」，找到对应的文稿， 你可能觉得一条 sql 语句就可以解决这个问题： select * from course where...那么到底什么是「相关性匹配」，什么才是「人的思维」呢？...貌似es在这里没有提供什么分析能力，然而只要数据存在于es，这些数据的被探索力就比放在数据库里的强，你随时可以在里面挖掘出商机。
人是会生老病死的，除了口耳相传，人类需要更可靠的数据存储方法与更长久的物理介质。在过去，人类将数据保存在石板、竹简上，后来人类将数据保存在纸上，配合印刷术，使得信息可以大范围长久传播保存。...一些大型游戏，例如荒野大镖客2，,下载时需要确保有156G的储存空间。一些数据库管理程序所生成的数据库文件，经常达到几TB至上百上千TB的大小。...(2) 普通 PC 服务器性价比高，故障率也高，需要在软件层面实现自动容错，保证数据的一致性。 (3) 随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。
一、为什么需要Docker 官方介绍(中文版)： Docker 是世界领先的软件容器平台。 开发人员利用 Docker 可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。...1.2应用之间需要隔离 比如我写了两个应用(网站)，这两个应用部署在同一台服务器上，那可能会出现什么问题？ 如果一个应用出现了问题，导致CPU占100%。那另一个应用也会受到关联，跟着一起凉凉了。...二、Docker是如何解决上述的问题的 2.1解决环境(切换/配置) 不知道大家有没有装过系统，比如说装Linux虚拟机，重装Windows系统，都是需要镜像的。 ?...比如在Windows下安装的是Docker Toolbox，它需要Oracle Virtual Box来跑Docker 现在，Windows和Mac都已经原生支持Docker了。...，要是我写文章写得不好，我是需要向XX谢罪的。 估计大家都用过虚拟机，虚拟机也能实现对应用的隔离，安装特定的镜像也能跑出我们想要的环境。虚拟机已经发展了很久了，为什么我们还需要Docker呢？
怎么才能坐上人工智能的车 世界总是在不停的变化，我们都想能赶得上变化。然而，说来好笑，最终总是那些知道什么不会变的人才跟得上变化。看吧，我们总想超越时代，到头来却总是被历史打脸。...当大数据支撑的人工智能将整个社会生活规划得井井有条，我们也不再需要那么多管理者。 然而，至少在可预见的将来，那些从事哲学思考、从事创意劳动的人，仍然拥有对人工智能的优势。...英汉对比的例子 经常听见人说，英语专业的人头脑似乎更开放。这可能是因为学习英文后，他们能够看到更多的信息。但一个更有说服力却长期受人忽视的原因是，他们同时拥有至少两种思维模式，看问题自然更加开放。...这一点，书先生在另一篇文章《为什么说词汇即知识？》有讲到，这里就不再赘述了。 结语 人工智能时代，只有从事思辨创意职业的人才有生存空间。从事这样的职业需要有不受局限的思维。...最终，我们可以得出一个看似矛盾却引人深思的结论： 在外语已经不是障碍的人工智能时代，我们更加需要学习外语。 上车吧，少年！车票就是外语！
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